对非法药物的全球评估显示，使用安非他明类兴奋剂的流行程度仅次于大麻，估计去年有0.6%的成年人使用安非他明类兴奋剂[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]。在2010年，约有2.2%的澳洲成年人使用甲基苯丙胺/安非他明，3.1%的成年人使用“摇头丸”，这两种药物是苯丙胺类兴奋剂所含的主要药物[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba]。这种使用导致在亚洲，超过20%的接受治疗的患者、12%的北美患者和9%的欧洲患者将ATS列为主要滥用药物[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba]。即使服用更强效的苯丙胺类兴奋剂，例如结晶甲基苯丙胺，以及使用吸收更快的给药途径(即吸烟、注射)，也极有可能产生依赖性[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba]，大多数用户没有达到诊断标准。因此，从减少对不规律的“娱乐性”使用的危害到治疗兴奋剂使用障碍，都需要采取各种干预措施[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

尽管苯丙胺类药物的使用很广泛，但目前缺乏具有成本效益的可扩展干预措施，可用于解决苯丙胺类药物使用的依赖性和其他危害[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba]，目前还没有药物疗法被批准用于治疗ATS依赖[gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba]。目前，ATS障碍的治疗依赖于社会心理干预，在应急管理、认知行为疗法(CBT)和动机访谈(MI)等心理干预措施的深入应用中，有积极的结果报道[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba]。行为干预可能非常耗费资源;一些干预措施需要156周的治疗[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba]，因此有人尝试开发较短的课程。简短的基于CBT的干预，需要多达四个疗程，结果显著减少了安非他明的使用，并且比只接受自助手册的对照组更有可能戒断[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba]。在澳大利亚，估计每年有33%的苯丙胺类兴奋剂依赖使用者因使用苯丙胺类兴奋剂而接受治疗[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba终生合并症的高流行率意味着苯丙胺类兴奋剂使用者比患有其他物质使用障碍或其他精神健康障碍的人获得更多的卫生服务[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba]。然而，ATS使用者通常不会使用传统的行为治疗方案，他们经常报告说，在这些情况下，他们的需求没有得到满足[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

鉴于有证据显示，心理干预可减少苯丙胺类兴奋剂的使用[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba]，有可能为ATS使用者开发网络传送、移动电话或基于计算机的治疗方法(今后一般称为"电子保健")，这种方法对其他疾病已经有效。电子卫生干预措施对非法药物使用的有效性的证据基础有限，我们不知道目前存在任何专门针对ATS使用者的电子卫生治疗干预措施。对大麻使用干预措施的审查发现，只有10项研究报告了大麻消费的结果，总体效应大小为gydF4y2Ba ggydF4y2Ba= 0.16 (gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba]。对针对特定药物(如阿片类药物)制定的更广泛确定的方案或涉及安非他明、大麻、可卡因、致幻剂、吸入剂和阿片类药物等一系列非法药物的干预措施的电子卫生干预措施的审查[gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba]。然而，这篇综述并没有综合出它们有效性的总体结果，但得出的结论是，与对照条件相比，有证据表明它们的初始有效性[gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

虽然不是专门针对ATS，但在可卡因消费者中已经评估了一种干预措施[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]。在招募了196名参与者后，在第4周、第6周和第26周完成随访的比例分别为17%、15%和6%，这说明在全自动干预中保留这些人群的难度[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]。不出所料，考虑到电子健康研究中保留的小样本(26周时n=11)，在关键结果测量、依赖程度和渴望程度方面，组间互动没有显著的时间[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]。基于网络或计算机的干预措施也可以作为面对面治疗的辅助手段，这可能有助于提高患者的保留率。来自一组物质依赖个体的混合队列数据显示，除了面对面治疗外，接受电脑提供的(例如，在诊所)CBT治疗的参与者在3个月时和6个月时的比例分别为72%和65%。gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba]。相比之下，现场干预的回顾报告显示，三个月后的保留率从37%到90%不等[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

当前研究的目的是评估一种完全自动化的、自我引导的网络干预，源自已建立的心理学方法(即CBT, MI)，以减少ATS的使用和干预后三个月的相关问题。gydF4y2Ba

我们采用了两组随机对照试验，干预组接受由三个模块组成的网络干预，如下所述。等候名单控制组接受了与干预组相同的评估程序，但他们只有在六个月后才能获得干预资源。我们还向所有与会者提供了紧急服务的联系方式，如澳大利亚生命线。完整的方法已在前文详细描述[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

我们通过在社交网站上做广告和在当地诊所张贴海报来招募参与者。要符合资格，参与者必须是澳大利亚的居民，年龄在18岁或以上，并报告在过去三个月内使用过ATS(例如，冰毒/安非他明，摇头丸，非医疗使用处方兴奋剂)。考虑到干预的性质，参与者需要访问互联网和有效的电子邮件地址。我们排除了那些目前正在接受兴奋剂滥用/依赖治疗或药物治疗的患者，如美沙酮、纳曲酮或丁丙诺啡治疗物质使用障碍(尼古丁替代治疗被允许)，或报告终身诊断为精神分裂症、分裂情感性或双相情感障碍的患者。此外，有九宗个案被排除为重复注册(例如，重复的互联网协议地址/电邮地址/付款地址)。AB对日志文件的检查也表明这些可能是重复注册)。gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba显示参与者在研究中的流动情况。招聘于2013年1月开始，并于2013年7月结束。在接受评估的446人中，有160人(35.8%)符合研究标准。gydF4y2Ba

所有阶段的登记和筛选都是通过免费研究网站进行的。符合条件的参与者通过“点击”同意表格的每个元素的方框提供了积极的同意(见gydF4y2Ba 多媒体附录1gydF4y2Ba）.一个个性化的访问研究的链接被发送，以验证他们的电子邮件地址，并允许他们创建用户名和密码。在被随机分配之前，参与者被引导进行网络基线调查。我们使用了一个简单的随机化过程，它是完全自动化的，以1比1的分配比例排列4个块。没有资格参加这项研究的参与者被提供了其他可能有用的网站和资源的信息。gydF4y2Ba

干预组的学生可以立即进入第一个模块。参与者被建议在模块之间留出一周的时间，但可以按照自己的进度进行，尽管模块中的每一页都必须按顺序打开以完成模块并进入下一个模块。如果尚未开始，则在计划开始日期的第三天发送提醒电子邮件，并在第七天发送下一个模块的截止日期。第三个模块重复了这一步骤。三个月后发送了一封邀请完成后续评估的电子邮件。参与者获得20澳元用于基线和后续评估。该研究获得了澳大利亚国立大学人类研究伦理委员会的批准，并在澳大利亚和新西兰临床试验注册中心ACTRN 12611000947909注册。gydF4y2Ba

在开发干预措施的过程中，我们借鉴了在安非他明使用者的临床实践中使用的动机性访谈和认知行为治疗方法[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba]。该方法是一种危害最小化的方法，参与者能够决定最适合自己的目标，例如，完全戒烟，减少吸毒，以更小的危险方式使用毒品。模块一探讨了ATS使用者产生的典型问题，包括:(1)与家人和朋友的关系，(2)健康，(3)财务，(4)工作/学习，(5)法律问题，(6)心理健康，以及(7)具体的药物使用问题。最后一页提供了核可的问题的摘要，并指导参与者生成这些问题之间相互联系的“地图”。第二个模块要求参与者思考他们使用兴奋剂的利弊，以及与改变他们的行为相关的可能的好事和坏事，并借鉴了Miller和Rollnick模型[gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba]。为了帮助他们对所选择的每个元素进行“决策平衡”，参与者对其重要性进行评级。最后一个模块侧重于行为改变，包括以下技巧:(1)设定明确的目标，(2)在特定日期采取行动，(3)帮助控制和克服渴望的策略，(4)拒绝技巧，(5)管理“失误”，以及(6)处理高风险情况的行动计划。干预措施的样本图像可在其他地方找到[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]和gydF4y2Ba 多媒体附录2gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

所有的研究测量都是自我报告。主要结局指标是用酒精、吸烟、物质介入筛查试验(ASSIST)评估ATS的使用情况[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba]。ASSIST评估九类药物(即烟草、酒精、大麻、可卡因、苯丙胺类兴奋剂、吸入剂、镇静剂、致幻剂、阿片类药物和其他)终生和最近三个月的使用情况。数据包括使用频率、渴望、问题(健康、社会、法律或财务)、未能履行职责、对其药物使用表达的担忧，以及该人是否曾试图控制其药物使用但未能成功。最后进行药物注射评价。使用标准ASSIST评分算法计算ATS使用评分(范围0-39)[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

我们从以下方面评估次要结局:(1)求助意向(一般求助问卷，GHSQ) [gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba];(2)实际求助问卷[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba];(3)改变准备程度，修改后以评估ATS而非酒精(改变准备程度问卷，RTCQ) [gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba];(4)心理困扰(Kessler-10问卷，K-10) [gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba];(5) ASSIST测量的多药使用情况[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba];(6)离职天数[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba];(7)生活质量(欧洲健康访谈调查，EUROHIS，生活质量量表)[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]。我们还收集了人口统计学信息(如年龄、性别、婚姻状况)、用药史(如首次使用ATS的年龄)和药物依赖严重程度(严重依赖量表，SDS) [gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

RTCQ有四个项目与每个阶段有关，“预思考”;“沉思”;和“行动”。五个分数表相加得到每个阶段的分数，参与者被指定为他们得分最高的阶段，或者在得分相等的情况下，更高的阶段[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]。心理困扰被索引为K-10的总分(范围为10-50)[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba]。多种药物的使用是指经批准的ASSIST类别药物的总和，不包括ATS的使用[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba]。GHSQ问:“在接下来的4周内，你有多大可能会向以下每个人寻求安非他明或其他药物使用问题的帮助?”，并列出了九种潜在的帮助来源(例如，朋友、心理健康专家、其他)。七分制从极不可能(1)到极有可能(7)。AHSQ的问题是，“在过去的两周内，你曾向以下哪一个人寻求过安非他明或其他药物使用问题的建议或帮助?”，并列出了与GHSQ相同的9个来源。“脱离角色的日子”是基于凯斯勒的问题，但指的是“使用非典型药物(如冰毒、摇头丸、冰毒)”而不是“抑郁”[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba]，生活质量为EUROHIS总分[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

这项研究旨在检测一种中等效应(例如，gydF4y2Ba dgydF4y2Ba= 0.5) (gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba幂为0.8，即每组抽样60人;为了保证20%的流失率，我们每组招募80人。在估计样本量时，我们借鉴了在初级保健机构招募的兴奋剂使用者的发现，并在ASSIST发展研究中接受了短暂的干预[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba]。这个群体可能比现在的样本更少异质性。gydF4y2Ba

主要分析是意向治疗(ITT)分析，并使用广义估计方程(GEE)模型。这种方法克服了标准重复测量方差分析的许多局限性。它使用所有可用的数据，而不需要替换或估计缺失的自变量，以避免排除数据不完整的情况，并且不假设测量波之间的相关性均匀性[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba]。对于连续数据，使用非结构化相关矩阵，并结合正态分布和单位链接。分类结果测量采用具有多项分布和累积logit链接的GEE模型进行评估。在对数据进行检查后，使用泊松分布(由于正偏斜分布，因此带有log链接)来评估脱离角色的天数、打算寻求帮助的天数以及实际寻求帮助的人数。结果以时间(基线，三个月)相互作用作为组(干预，对照)进行测试。由于基线数据的显著差异(见gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba)，由于SDS在预测减员方面的重要性(见“随访”部分)，实际求助被作为协变量纳入SDS。主要指标为ASSIST ATS评分，其他指标为次要指标。gydF4y2Ba

利用迭代马尔可夫链蒙特卡罗方法，利用完全条件规范对缺失数据进行多次插值，进行敏感性分析。例如，最大值和最小值在逻辑上受到限制，限制在问卷得分的可能范围内。基线结果加上人口统计学变量作为预测因子;三个月的结果是产生25个数据集的依赖变量和预测变量。效应量的计算方法为两种情况的前测后测均值之差除以共同的前测标准差，再乘以偏倚校正因子(1- 3/4)gydF4y2Ba_{治疗gydF4y2Ba}+ NgydF4y2Ba_{控制gydF4y2Ba}-2)-1)，蒙特卡罗模型表明，从常用的效应大小度量中，这提供了对总体效应的最佳估计[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba]。此外，用逻辑回归对流失人员进行了建模，以调查那些失去随访的人的特征。基线预测因子为研究组、RTC组、年龄、首次使用ATS的年龄、性别、SDS、K-10、ASSIST ATS、多种药物使用评分、实际求助评分和预期求助评分。最后进行“每个方案”分析，以评估完成至少一个干预模块的效果。ITT和估算分析采用盲法对RJT研究条件进行。gydF4y2Ba

两组和总体样本在基线时的特征见gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba．在所有的测量中，两组报告的基线分数相似，除了实际寻求帮助，对照组的水平明显更高。女性占23.8% (38/60);平均年龄22.4岁(SD 6.3)。约1/3的使用者仅偶尔使用ATS(最近三个月1-2次)，38.8%的使用者每周或更频繁地使用ATS。根据SDS阈值得分为5分或5分以上，35.6%的参与者被归类为“依赖”。绝大多数从未注射过毒品(137/160,85.6%)。gydF4y2Ba

在81名干预参与者中，51/81(63%)完成，13/81(16%)开始，17/81(21%)没有尝试第一个模块。第二个模块由45/81(56%)的参与者完成，另外2/81(2%)的参与者开始;第三个模块的数据分别为39/81(48%)和4/81(5%)。因此，39/81(48%)完成了所有模块，6/81(7%)完成了两个模块，6人完成了一个模块。gydF4y2Ba

3个月时，对照组45/79(57%)和干预组35/81(43%)的参与者完成了随访调查(gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba)(χgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba= 3.03gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。08)。干预组中提交随访资料的比例随模块完成数的不同而不同，没有完成模块的有7人(23%)，完成一个模块的有2人(33%)，完成两个模块的有4人(67%)，完成三个模块的有22人(56%)，Fisher精确检验9.21。gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .02点。Logistic回归显示，“失访”与分组分配无显著相关。然而，较高的抑郁评分增加了完成随访的几率(比值比，OR) 1.06, 95% CI 1.00-1.11)，而较高的基线多药使用OR 0.75 (95% CI 0.60-0.93)或较高的基线SDS OR 0.82 (95% CI 0.67-0.99)降低了该几率。gydF4y2Ba

ITT分析的结果显示，就结果测量而言，只有一个显著的时间相互作用组(gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba）.干预组的患者相对于对照组的角色缺失天数减少(估计边际平均值，EMM，基线3.3，标准误差，SE, 1.6;三个月0.70,SE 0.43;vs控制EMM 3.1, SE 1.6;2.9, se 2.0)。gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba还显示了三个月的结果测量分数以及效果大小。为了便于对效应量的解释，表中注明了受变化影响的群体，因为“改善”包括某些措施(如EUROHIS)的增加和其他措施(如ATS的使用)的减少。大多数效应值都倾向于干预组。我们观察到，干预组在两个时间点的实际求助量都较低，但他们的平均水平上升，而对照组的平均水平下降。在RTC类别中，干预组处于“预思考”阶段的比例下降(27/ 81,33 %至8/ 34,24 %)，对照组保持稳定(32/ 79,41 %至19/ 45,42 %)。两组人在“行动”和“沉思”阶段的比例变化是相似的。多次拟合后的合并数据结果与主要分析结果相似，只有一个组的时间交互作用显著。干预组在实际求助方面的结果较对照组有所改善(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .02点;干预EMM基线0.32,SE.09;三个月0.84,SE 0.22;与对照组相比，EMM 0.74, SE 0.20;0.87, se 0.23。gydF4y2Ba

最后的分析比较了完成一个或多个模块的人(n=28)、零模块的人(n=7)和对照组的人(n=45)。在结果测量中，只有实际求助表现出显著的交互效应(OR 2.90, 95% CI 1.10-7.62)。接受至少一个模块的患者实际寻求帮助的人数增加(基线平均值0.22，标准差0.08;三个月0.59,SE 0.21)，而对照组(基线0.72,SE 0.22;三个月0.67,SE 0.25)和零模块组(基线0.42,SE 0.15;3个月0.14,SE 0.15)实际求助减少。注意，“每个方案”数据的分析并不代表随机结果。gydF4y2Ba

据我们所知，这是第一个专门为ATS用户开发的基于网络的干预措施。在任何一项关键结果测量中，只有一次(按时间分组)发生了显著变化，干预组的角色消失天数有所改善。此外，干预的效应量小于设计阶段估计的效应量。多重归因分析的结果强化了这样的结论，即该研究“没有足够的能力”来检测小的影响。然而，从这些结果的角度来看，其影响比最近报道的电子卫生干预大麻使用的影响更大[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba]，与对酒精使用问题进行简短的面对面干预的效果相似[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba]。因此，这种干预措施有可能对ATS使用者有益，至少对那些与该队列具有相似特征的人有益。然而，高流失率和低粘性限制了从这些数据中得出的结论。改善参与是对药物使用群体进行干预的一个关键目标。gydF4y2Ba

除了ITT分析之外，效应大小分析和每个方案分析(例如，完成一个或多个模块的分析)表明，干预增加了参与者的实际求助行为。最近的一项审查发现，即使干预的具体目的是寻求帮助，也很难改变，至少在患有常见精神健康障碍(如抑郁、焦虑)的样本中是如此[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]。简短的干预可以导致有酒精使用问题的人寻求帮助的人数小幅增加，但对没有共病精神健康障碍的人更有效。gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba]。这加强了上面的回顾，发现效应大小从gydF4y2Ba dgydF4y2Ba=−。02to .24 for changing help-seeking [ 34gydF4y2Ba]。因此，在当前研究的每个方案和多重输入数据分析中发现的显著效果是低强度干预的重要结果。需要进一步的研究来评估这种基于网络的干预是否可以像以前建议的那样有效地纳入ATS使用者的阶梯护理计划[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

鉴于该干预措施是专门针对并为ATS使用者设计的，令人惊讶的是，对照组在ATS使用方面的下降幅度大于干预组，特别是干预组在多种药物使用方面的下降幅度大于对照组，这是根据过去三个月(不包括ATS)使用的不同类别药物的数量来衡量的。除ATS外，参与者使用的药物类型平均为4至5种。值得关注的是，参与者似乎选择改变其他药物的使用，正如减少的多种药物得分所显示的那样，而不是他们的ATS使用情况，因为即使是低频率的ATS暴露(即大于5次)也与兴奋剂使用障碍的发展有关[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在解释这些发现时，需要承认一些局限性。该样本被认为具有较轻的药物使用问题，绝大多数从未注射过任何药物，与寻求ATS治疗的组相比，其严重依赖程度评分较低(例如，75%注射过ATS，平均严重依赖评分约为9.0)[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba]。因此，在推断此类ATS用户以外的用户时应小心谨慎。然而，57名参与者在SDS上得分为5分或以上，根据这一筛选措施，他们可能对ATS依赖[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba]。很大一部分参与者的随访损失威胁到研究的内部有效性。虽然这与逻辑模型中的分组分配无关，但与依赖性和多种药物使用严重程度增加的关联强化了这样一种警告，即这种低强度干预可能不适合那些有更严重吸毒问题的人，这与有关物质使用简短干预的更广泛文献一致[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba]。事实上，电子健康干预对大麻使用者的影响较小[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba]可能意味着需要对大多数非法吸毒者进行更密集的干预。针对非法药物使用者(可卡因)的其他电子保健干预措施遭遇了更广泛的流失[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]，但目前研究获得的结果与ATS的现场干预相当[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba]并与全自动化互联网干预的更广泛文献一致[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba]。组间随访比例的差异也可能威胁到内部效度。gydF4y2Ba

另一个值得关注的问题是干预的参与度较低(30/81)，随机分配到干预组的37%的参与者没有完成第一个模块，未来的研究需要调查鼓励干预完成的方法。尽管在一个完全不同的样本(青春期女孩)中，招募母女二人组取得了显著的保留率[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba];招募“使用者重要他人”可能会提高其他吸毒群体的保留率。这一点尤其重要，因为先前的研究结果表明，与没有参加任何一次治疗的患者相比，至少完成四次ATS干预中一个面对面模块的患者的ATS减少程度更高[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba]，除此之外，我们还发现，完成了至少一个网络干预模块的人实际寻求帮助的人数增加了。在网络支持干预中也有类似的发现，在住院治疗后完成更多模块与更好的治疗后结果相关[gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba]。最后，低水平的参与减少了学习小组之间的任何潜在差异。gydF4y2Ba

电子健康治疗干预措施对苯甲胺类兴奋剂药物使用的影响仍有待商榷，因为其应用及其潜在的临床相关性影响很小。然而，干预的影响与病情的流行及其后果有关。因此，初级保健医生的简短干预在戒烟方面的净收益仅为1%-3%，但仍然具有成本效益，值得推荐[gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba]。电子卫生干预措施有可能惠及那些无法或不愿使用传统设施的人，这意味着应在大规模试验中进一步评估这些干预措施，包括有效性试验，以确定人们是否会在没有研究奖励的情况下使用它们。似乎也有必要评估它们作为常规治疗辅助手段的效果。进一步增加与基于互联网的治疗方案的接触的方法需要关注研究，特别是考虑到目前关于“支持”或“引导”电子卫生干预(即涉及治疗师的一些输入)是否比无指导的方案更有效的争论[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba]。在每个模块结束时提供反馈的简单方法可以引出数据来修改干预，从而改善用户的体验。如果记忆力没有显著的提高，就需要更大规模的研究来检测各组之间的微小差异，但这仍然会使结果的内部有效性受到质疑。gydF4y2Ba